콘텐츠
큐:
기계 학습에서 유도 알고리즘은 어떻게 사용됩니까?
에이:
기계 학습 분야에서, 유도 알고리즘은 정교한 컴퓨팅 시스템의 개발을 위해 수학적 원리를 사용하는 예를 나타냅니다. 머신 러닝 시스템은 단순한 "로트 입력 / 출력"기능을 넘어 지속적으로 사용하는 결과를 발전시킵니다. 유도 알고리즘은 정교한 데이터 세트의 실시간 처리 또는보다 장기적인 노력에 도움이 될 수 있습니다.
유도 알고리즘은 설정에 따라 복잡한 결과를 보여주는 시스템에 적용되는 것입니다. 엔지니어가 유도 알고리즘을 사용하는 가장 기본적인 방법 중 하나는 주어진 시스템에서 지식 습득을 향상시키는 것입니다. 다시 말해, 알고리즘을 사용하면 최종 사용자에게 제공되는 "지식 데이터"세트가 데이터 양, 노이즈 및 바람직하지 않은 결과 필터링 또는 일부 데이터 포인트의 개선과 관련하여 어떻게 든 향상됩니다.
유도 알고리즘에 대한 기술적 인 설명은 대부분 수학 및 과학 저널의 영역이지만, 유도 알고리즘 사용에 대한 기본 아이디어 중 하나는 유도 원리에 따라 "분류 규칙"을 구성하고 다른 종류의 시스템과 결과를 분리 할 수 있다는 것입니다. 소음 또는 예외. 도메인에서 노이즈를 걸러내는 것은 일반적으로 유도 알고리즘을 잘 사용하는 것입니다. 실제 데이터 필터링에서 유도 알고리즘은 합법적 인 결과와 시스템 노이즈를 서로 다른 규칙과 구분하기 위해 서로 다른 규칙 세트를 구성 할 수 있다는 아이디어가 있습니다.
특정 교육 사례에 따라 유도 알고리즘을 설정함으로써 이해 관계자는 이러한 시스템이 이러한 규칙에 대한 예외를 나타내는 일관된 규칙과 데이터를 식별하고 평가할 수있는 능력을 찾고 있습니다. 어떤 의미에서, 유도 알고리즘의 사용은 유도 원리를 사용하여 지식을 도울 수있는 특정 결과를“증명”합니다. 결과는 데이터 세트 (또는 여러 데이터 세트)에서 더 뚜렷한 묘사를 제공하기 때문에 모든 종류의 끝을 이끌어 낼 수 있습니다. 사용자 기능.
다른 종류의 기계 학습 소프트웨어와 마찬가지로 유도 알고리즘은 종종 "의사 결정 지원"의 형태로 생각됩니다.
Turing Institute 논문의 저자는 1980 년대 기계 학습 유도에 관한 논문을 작성합니다.“우리는 실제 유도 시스템의 주요 업무가 전문가의 전문 지식을 표현하는 데 도움을주는 것으로 간주합니다. "따라서, 우리는 유도 된 규칙이 매우 예측 가능하고 전문가가 쉽게 이해할 수 있어야합니다."
이를 염두에두고, 유도 알고리즘은 데이터를 구체화하고 인간 사용자를 위해 진화하는 결과를 생성하는 많은 종류의 소프트웨어 제품의 일부가 될 수 있습니다. 일반적으로 머신 러닝 및 시각적 대시 보드 사용은 사용자가 해양 연구, 의료 진단, 전자 상거래 또는 기타 종류의 시스템에 관계없이 특정 시스템에 대한 심층적 인 지식을보다 신속하게 개발할 수있는 새로운 도구를 생성하고 있습니다. 데이터가 풍부한 시스템.